基于支持向量机的中文文本分类模型研究  

Research on Chinese Text Classification Model Based on SVM

作　　者：马忠宝[1] 刘冠蓉[1] 

机构地区：[1]武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430070

出　　处：《计算机技术与发展》2006年第11期70-72,共3页Computer Technology and Development

摘　　要：支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法,适宜构造高维有限样本模型,具有很好的分类精度和泛化性能。文中介绍了中文文本分类过程,将支持向量机应用于中文文本分类模型中,对分类器参数选择进行了分析和讨论。实验分析表明,该系统在较小训练集条件下可以取得较好的分类效果。Support vector machine（SVM） is a new learning algorithm based on statistics theory , and it is proved very useful for text classification. In this paper a model of Chinese text model based on SVM is built and different type of kernel functions is used. According to the experiment, it is showed that this model has good result for text clas.sification.

关 键 词：支持向量机 文本分类 模型 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]